IT Hello
search
Kategória index

Architect

325 cikk

325 CIKK

KIEMELT JELENTÉS

Az Android, a Google Cloud és a Nexus SDV segítségével a mesterséges intelligenciával meghatározott jármű építése

Az autóipar átmenni kezd a szoftver-alapú jármű (SDV) architektus felé, átalakítva a járműveket AI-alapú, intelligens központokká egy összekapcsolt ökoszisztémában. A Google, az Android Automotive OS (AAOS) és a Google Cloud segítségével vezető szerepet tölt be ebben a folyamatban, egy moduláris platformot kínál, amely elválasztja a jármű alapvető funkcióit a hardvertől. A Nexus SDV platform a Google technológiáit használja a jármű adatok elemzéséhez és a jármű funkcióinak javításához. Ez az megközelítés lehetővé teszi a előrejelző karbantartást, a valós idejű adatok elemzésével, a vásárlói élmény javítását és a jármű folyamatos üzemét. Az integrált biztonsági intézkedések lehetővé teszik a gyártóknak, hogy gyorsan bevezessék ezeket a fejlett megoldásokat, hogy egyedülálló márka élményeket hozzanak létre, és átmenjenek a hagyományos modelokról az AI-alapú ökoszisztémára.

SZERZŐ Matt Crowley
PERC OLVASÁS 8 PERC OLVASÁS
FELFEDEZÉS north_east
Az Android, a Google Cloud és a Nexus SDV segítségével a mesterséges intelligenciával meghatározott jármű építése
Az önálló adatok útján: kihívások és prioritások a helyi első számú számítástechnikában
ARCHITECT

Az önálló adatok útján: kihívások és prioritások a helyi első számú számítástechnikában

Egy panel a sajátosság kérdésével vitatta a sajátosság fogalmát, azt állítva, hogy ez a egyszerű fiókkezelésen túlmenően a struktúrára való függetlenséget, az interoperabilitást és a közösségi irányítást is magában kell foglalnia. Zenna Fiscella, Paul Frazee, Boris Mann és Robin Berjon olyan előadók hangsúlyozták, hogy a közös szabványok, a szétválasztott platformok és a felhasználók szuverenitását támogató jobb eszközök szükségessége.

1 PERC OLVASÁS arrow_forward
Hogyan építette a DoorDash egy AI vásárlási asszistent, amely nem támaszkodik kizárólag a LLM-re
ARCHITECT

Hogyan építette a DoorDash egy AI vásárlási asszistent, amely nem támaszkodik kizárólag a LLM-re

A DoorDash részletezi Ask DoorDash architektúráját, az AI-alapú beszélgetős vásárlási asszisztensét, amely LLM-eket, speciális AI-alapú segítőket, MCP-alapú eszközöket és egy intelligens réteget használ, amely tartós felhasználói adatokat és valós idejű háttéradatokat tartalmaz. Az korai eredmények 24%-osabb átfutási arányt, 17%-osabb kosárcsoportokat és a memórián alapuló ütközésekkel, valamint a valós idejű háttéradatokkal, nagyobb pontosságot mutatnak. Leela Kumili

1 PERC OLVASÁS arrow_forward
Bevezetés a Precursor-ba: a folyamatos ügyfelei által generált jelek segítségével az agentikus viselkedés detektálása
ARCHITECT

Bevezetés a Precursor-ba: a folyamatos ügyfelei által generált jelek segítségével az agentikus viselkedés detektálása

A Precursor, az új, folyamatos viselkedés-validációs motorunk a botok kezelésére, betekintést nyújt abban, hogy az emberek és a botok hogyan interakcióba lépnek az egész felhasználói úton keresztül. Az egy ütközési szinten történő viselkedés átalakításával a botok automatizálását pontosabban azonosítja – miközben csökkenti a helyes felhasználók számára a zavart.

1 PERC OLVASÁS arrow_forward
Java hírösszegzés: TornadoVM 5, JHipster, Google ADK, OmniFish Payara build, Új bevezetés: Vidocq
ARCHITECT

Java hírösszegzés: TornadoVM 5, JHipster, Google ADK, OmniFish Payara build, Új bevezetés: Vidocq

Ezúttal, 2026. július 6-án, a Java összefoglaló a következőket tartalmazza: a GA verzió a TornadoVM 5.0-val; a JHipster, Keycloak és a Google ADK verziója; a GraalVM Native Build Tools és a Micronaut karbantartási verziói; a Payara-OmniFish, valamint a Vidocq bemutatása, amely egy új implementáció a Jakarta EE 11 Core Profile és a MicroProfile 7.1-hez.

1 PERC OLVASÁS arrow_forward
A videoadatok jövőjének megnyitása: March Networks felhőtárolás az AWS-en
ARCHITECT

A videoadatok jövőjének megnyitása: March Networks felhőtárolás az AWS-en

A szervezetek hagyományos videómegfigyelési tárolással kapcsolatos kihívásokkal néznek szembe a kiskereskedelemből, bankból, éttermekből és szállítmányozásból származó, gyorsan bővülő videóadat-mennyiségek miatt. A növekvő megőrzési igények és a működési információk iránti vágy miatt a helyszíni tárolás fenntarthatatlanná válik, ami alternatív megoldások keresésére sarkall.

1 PERC OLVASÁS arrow_forward
Hogyan építsünk ellenállóbb helyi első alkalmazásokat az AT Protocol infrastruktúrával
ARCHITECT

Hogyan építsünk ellenállóbb helyi első alkalmazásokat az AT Protocol infrastruktúrával

Jake Lazaroff egy sokoldalú keretrendszerként mutatta be az AT Protokolt, amely a társadalmi hálózatokon túl, különböző alkalmazásokhoz is alkalmas. Hangsúlyozta a helyi első architektúra fontosságát, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy adatokat személyes adat tárolókban (PDS-ek) tároljanak, miközben egy közös infrastruktúrát használnak a szinkronizációra és az frissítésekre. A prezentációban kollaboratív eszközökkel végzett kísérletek szerepeltek, amelyek előnyöket mutattak, például csökkentett függést a konkrét alkalmazások hátterétől.

1 PERC OLVASÁS arrow_forward
A brit pénzügyi szektor ellenálló képességének fejlesztésében kulcsfontosságú szerepet játszunk
ARCHITECT

A brit pénzügyi szektor ellenálló képességének fejlesztésében kulcsfontosságú szerepet játszunk

A Google Cloud a Nagy-Britannia pénzügyi szektor számára egy kritikus harmadik félnek (CTP) minősült, amelyet a Nagy-Britannia Kincstár határozott meg, ezzel is kiemelve a jelentős szerepét a Nagy-Britannia vállalatok számára. Ez a minősítés lehetővé teszi a Bank of England és más pénzügyi szabályozó hatóságok számára a szektor működési rugalmasságának javítását. A Google Cloud elkötelezett a felhasználók számára a szabályozási követelmények teljesítésének támogatásában és a szabályozó hatóságokkal való szorosabb együttműködésben. A cég célja, hogy a pénzügyekben a digitális átalakulás biztonságos és rugalmas platformjává maradjon.

2 PERC OLVASÁS arrow_forward
Előrelépés és központ: Kinek értékelnek az értékeléseket?
ARCHITECT

Előrelépés és központ: Kinek értékelnek az értékeléseket?

A cikk feltérdel a mesterséges intelligencia (AI) rendszerek értékelésének komplexitásairól, különös tekintettel a adatgyűjtés és kérdés-válasz adatok kontextusában. Kritizálja a hagyományos, pass/fail alapú mérőszámokat, amelyek korlátozott betekintést nyújtanak az agentek képességeibe, és a Discovery Bench nevű, meta-mérőszám használatát javasolja. Ez a keretrendszer az információelméletet használja a kérdés nehézségének szabályozására, az egyes kifejezések tájékoztató erejének alapján. A cél a részletes teljesítmény térkép létrehozása, amely nemcsak a sikereket, hanem a konkrét hibák típusait is kiemeli, ezzel lehetővé téve a célzott fejlesztéseket az AI rendszerekben. A cikk hangsúlyozza, hogy mind a mesterséges intelligencia agentek teljesítményének, mind az értékelési mérőszámok minőségének szigorú értékelésére van szükség.

3 PERC OLVASÁS arrow_forward
Mit tudunk a Google Cloud-ról
ARCHITECT

Mit tudunk a Google Cloud-ról

A Google Cloud rendszeresen frissítéseket, bejelentéseket és forrásokat kínál szolgáltatásaira vonatkozóan. A jövőbeli webinárok közé tartozik egy július 16-i, amely bemutatja a Google Cloud NGFW-t, amely a Palo Alto Networks által támogatott fejlett malware-védelemmel, valamint egy másik, amely az infrastruktúra optimalizálására fókuszál agentic AI-hoz. A Cloud Run sandboxok és az Apigee új funkcióinak nyilvános előtekintéseit is kiemelik. A jelentések azt mutatják, hogy számos szervezetnek agentic AI-hoz infrastruktúra frissítése szükséges. Különböző technikai előadások a következő témákat foglalnak: AI-governance, biztonság és API-deploy-ok optimalizálása.

1 PERC OLVASÁS arrow_forward